我分享了Yandex.Practicum培训的经验，适合那些想要获得全新专业或从相关领域搬迁的人。 根据我的主观观点，我将其称为专业的第一步。 很难确切地知道从头开始学习什么是困难的，因为每个人都有一定的知识，并且本课程将教很多东西，并且每个人都会自己了解您需要获得哪些领域的知识-在几乎所有情况下，免费的附加课程就足够了。
我如何得出分析的“思想”？
多年来，她一直从事在线商店的创建和维护（市场营销，广告，Yandex.Direct等）。 我想缩小活动范围，只做我最喜欢的广泛活动。 甚至连未来职业的名字都不知道，对工作过程只有大概的要求。 程序和工具的独立开发从未对我构成障碍，因此我决定寻找可以在其中应用经验和学习新知识的地方。
起初，我考虑过接受第二次高等教育或专业再培训，因为这些课程似乎有些琐碎。 在查看各种选项时，我偶然发现了Yandex.Practicum。 几乎没有专业，其中有一位数据分析师，描述很有趣。
我开始研究信息分析学方面的知识，以获取第二次高等教育，但事实证明，对于一切变化非常迅速的领域，培训时间相当长，高等教育机构不太可能有时间对此做出回应。 我决定查看除研讨会以外的市场。 多数参与者再次提供了非常长的1-2年时间，但是我希望得到平行发展：以较低的职位进入该行业并接受进一步的培训。
我想要的职业（我不考虑工作流程）
- 我希望培训是我职业中的一个永久过程，
- 如果我看到一个有趣的目标，那么我的日常工作就做得很好，但是我想执行多任务，这样工作流就不会包含多个机械动作，
- 因此，企业真正需要它，而不仅仅是（市场本身用卢布或美元来确认），
- 有独立性，责任感，“全周期”的要素，
- 是成长的地方（目前，我将其视为机器学习和科学活动）。
因此，之所以选择Yandex.Practicum，是因为：
- 培训期（仅六个月），
- 入门门槛低-他们承诺即使接受中学教育，您也可以学习专业，
- 价格
- 如果您了解该行业不适合您（有某些规则，很公平），他们将退还资金，
- 再次实践和实践-实际项目将包含在投资组合中（被认为是最重要的），
- 在线格式，支持，
- 免费的Python入门课程，在此阶段您还了解是否需要它，
- 另外，您需要考虑您使用哪种类型的内存。 培训的速度和成功将取决于此。 对我来说，培训材料采用文本形式非常重要，因为我个人拥有最发达的视觉记忆。 例如，Geekbrains拥有所有视频格式的培训材料（根据培训课程中的信息）。 对于那些用耳朵感知信息的人，也许这种格式更合适。
顾虑：
- 一开始就了解到，就像任何新产品一样，肯定会有技术缺陷，
- 我了解到，没有任何强制性就业的问题。
教育过程如何？
首先，您必须参加免费的Python入门课程并完成所有任务，因为如果不完成上一个，就不会出现以下内容。 这就是构建课程中所有后续任务的方式。 它还说明了什么是专业以及是否继续学习。
可以在Facebook，Vkontakte，Telegram和Slack的主要通信中获得帮助。
在Slack中，交流的主要部分是在模拟器通过和项目实施期间与老师进行的。
简要介绍主要部分
我们从更深入的Python开始学习本教程，并开始使用Jupyter Notebook准备项目。 在第一阶段，我们已经进行了第一个项目。 它还介绍了该行业及其中的要求。
在第二阶段，对数据处理进行了各个方面的培训，我们开始研究和分析数据。 这里将另外两个项目添加到项目组合中。
然后是统计数据分析+项目课程。
前三分之一已通过，我们正在做一个大型团队项目。有关使用数据库和SQL的进一步培训。 再次是项目。
现在正在深入分析和营销分析，当然还有项目。
进一步-实验，假设，A / B测试。 项目。
现在是数据的可视表示，Seaborn库的表示。 项目。
第二个三分之一通过了-大型合并项目。数据分析过程的自动化。 流式分析解决方案。 仪表板。 监控方式 项目。
预测分析。 机器学习方法。 线性回归。 项目。
总体项目。 根据结果，我们会收到一份继续教育证书。
所有正在进行的项目都应用于各个业务领域：银行，房地产，在线商店，信息产品等。
所有项目均由Yandex.Practicum导师（正在工作的分析师）检查。 与他们进行交流也非常重要，他们激励着人们，但是对我来说，最有价值的错误考虑是。
重要的部分是与导师进行的视频会议以及与受邀从业者的视频培训。
也有假期））-三分之二的一周。 如果过程按计划进行，则您可以休息；如果不是，那么请整理一下。 对于那些出于任何原因而不得不推迟学业的人，也可以放学假。
关于模拟器的一些知识
该课程是新课程，但显然是在其他课程的基础上，Yandex的专家们知道，有时在发生过载并且信息“不输入”时很难处理。 因此，他们决定尽可能多地通过有趣的图画和评论来娱乐学生，而且我必须说，这在您“击败”任务时感到绝望时确实有所帮助。
有时会感到绝望：
- 您很久以前从大学毕业，似乎您什么都不记得了，然后看到主题“二项式分布的正态近似”的名称，您放弃了并认为您已经不了解它，但是后来概率论和统计学为您服务更容易理解和有趣
- 或者您可以这样做：
给未来学生的建议-90％的错误更多是由于疲倦或超载新信息而引起的。 分心一个半小时-一个小时，然后按照规则再次尝试，在此期间，您的大脑将为您处理并决定一切。 如果您不理解该主题，则为10％-重新阅读一遍，一切都会顺利进行！
在培训期间，出现了一个特别的就业帮助计划：与人力资源部门的专家一起，编写简历，求职信，安排工作包，准备面试等。 对我来说，这非常重要，因为我意识到我已经多年没有参加过采访了。
我已经快要结束训练了，我可以建议您需要做些什么：- 奇怪的是，这种分析倾向，建立逻辑关系的能力，这种思维应该占上风，
- 学习的能力和渴望不应该丢失（您必须自己学习很多东西），当然，对于35岁以上的人而言，
- 这也很老套，但是如果动机仅受“我想赚很多/更多”这一事实的限制，那么最好不要开始。
缺陷和不完全合理的期望，如果没有缺陷
- 他们承诺，通过中学教育，任何人都可以理解。
事实并非如此，甚至中学教育仍然不同。 我认为，作为一个创造古代的人），当互联网没有广泛分布时，应该有足够的概念性工具。 虽然，高动力将获胜。 - 强度很高。
这将很难工作（尤其是在距离这一领域很远的领域），也许值得在课程之间分配不同的时间，而应将课程的前三分之一再按降序重新分配。 - 不出所料，出现了技术问题。
作为负责全周期项目的人，我至少在开始时了解到没有技术问题是不可能的。 伙计们竭尽全力尽快修复所有问题。 - Slack的老师并不总是按时回答。
“按时”是一个双重概念，在这种情况下，这是您需要的时间，因为在职学生会分配一定的学习时间，回答问题的速度对他们而言至关重要。 需要更多的老师。 - 必须使用第三方资源（文章，其他课程）。
Yandex.Practicum推荐了一些文章，但这还不够。 我可以同时建议添加有关Stepik的课程-适用于管理人员的大数据（用于一般开发），Python编程，统计学基础，Anatoly Karpov的这两部分，数据库简介，概率论（前两个模块）。
结论
总的来说，这门课程做得很好，既有培训目标，又有激励目标。 掌握这还需要花费很多，但现在并没有吓到我，已经有了有意义的行动计划。 成本非常低廉-一位分析师的薪水较低。 很多练习。 从简历到咖啡用品的一切帮助。